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        癌癥治療中的耐藥困局:從機制解析到破局之道

        2025-06-09 15:27
        小藥說藥
        關注

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        引言

        癌癥生存率在過去40年中一直在提高,盡管腫瘤類型和患者群體之間的差異很大,到2010年末,5年生存率可以達到69%。然而,癌癥是一種持續遺傳和表型進化的疾病,這是獲得性耐藥性發展、治療失敗和疾病復發的基礎。治療耐藥性仍然是癌癥治療的關鍵障礙,特別是在晚期疾病中。腫瘤具有高度異質的基因組景觀,以及表觀遺傳特征的克隆和亞克隆細胞群推動了疾病進展和獲得耐藥性。因此,深入理解耐藥機制并制定應對策略,是當前癌癥精準治療的核心命題。

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        一、獲得性耐藥的機制

        廣義地說,獲得性耐藥的機制可分為通過突變產生的遺傳耐藥或由癌癥基因表達變化引起的非遺傳耐藥。

        腫瘤遺傳異質性

        腫瘤細胞在進化早期就獲得了遺傳不穩定性。這些事件觸發突變過程,在腫瘤內產生空間遺傳多樣性,導致高度異質的晚期癌癥。隨著時間的推移,腫瘤內的異質性也是高度動態的。腫瘤異質性是一個重要的臨床挑戰,因為它提供了遺傳多樣性,從而促進了耐藥變體的出現。

        表觀遺傳操控

        癌癥的表觀遺傳學調節與正常發育一樣,是環境依賴性的,并受癌癥細胞類型、組織環境和治療壓力的影響。表觀遺傳機制可以影響廣泛的生物現象,包括信號網絡、代謝途徑、非編碼RNAs和染色質狀態等。各種表觀遺傳機制如何導致獲得性治療耐藥性尚不完全清楚。然而,驅動獲得性治療耐藥性的表觀遺傳改變也提供了潛在的治療機會。與遺傳改變不同,表觀遺傳變化具有潛在的可逆性。

        代謝重編程與微環境改變

        在調節獲得性治療耐藥性的非遺傳機制中,代謝重編程和微環境改變起著至關重要的作用。腫瘤細胞代謝的變化可以促進干細胞樣狀態,從而形成DTP細胞群。通過氧化還原平衡以及脂質、氨基酸和核苷酸代謝的變化,代謝靈活性和應激適應可以直接促進抗性機制。例如,胰腺癌中脂質生物合成的上調有助于干性以及對胞苷核苷類似物吉西他濱的內在和獲得耐藥性。胰腺腫瘤細胞可以上調轉錄機制,誘導嘧啶生物合成,并超過吉西他濱,導致獲得性耐藥性。此外,基質細胞如巨噬細胞和癌癥相關成纖維細胞(CAFs)也可以促進間質核苷池,這些核苷池容易被腫瘤細胞吸收并賦予對吉西他濱的耐藥性。

        此外,腫瘤與其微環境之間的相互作用在調節治療耐藥性方面起著關鍵作用。TME內的缺氧是眾所周知的耐藥性驅動因素,促進代謝重編程,將腫瘤細胞的依賴性轉移到其他途徑,如糖酵解和多胺代謝。靶向這種缺氧誘導的代謝重編程可以降低癌細胞的適應性并克服治療抵抗。

        腫瘤細胞可塑性

        由非遺傳機制介導的細胞可塑性是獲得性治療抵抗的一個日益受到重視的驅動因素。這一過程對正常發育和組織穩態至關重要,癌細胞參與了這一過程,以快速探索廣泛的表型范圍,促進適應和治療耐藥性。例如,上皮間質轉化(EMT)或向神經內分泌細胞類型的轉變,這一過程可能是前列腺癌某些病例對雄激素受體靶向治療產生耐藥性的基礎。此外,腫瘤細胞獲得內皮樣特性以形成血管,這稱為血管生成擬態,也是獲得抗血管生成治療耐藥性的機制。

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        二、不同治療模式下獲得性耐藥的特點

        化療

        常規化療仍然是實體瘤多模式治療的關鍵組成部分。無論是作為單藥或多藥方案使用,還是與免疫檢查點抑制劑(ICI)或靶向藥物聯合使用,大多數實體瘤患者都需要在新輔助、放療同時或鞏固(放療后、手術后)環境中進行某種形式的化療。

        當患者接受化療時,化療通常以周期性給藥以促進患者康復,不連續的治療可能會導致罕見的預先存在的耐藥細胞的選擇和存活,這些細胞會作為最小的殘留疾病持續存在。隨著時間的推移,這些幸存的克隆經歷了恢復和隨后的擴張。在這里,獲得性耐藥性的機制可能包括遺傳改變、蛋白質外排變化或其他未知因素。

        靶向治療

        當患者接受靶向治療時,持續治療通過遺傳和非遺傳機制誘導獲得性耐藥性。遺傳進化可能涉及治療靶點的突變,如表皮生長因子受體(EGFR),或由主要癌癥調節基因(如TP53和RB1)突變驅動的生存機制。非遺傳適應性包括表型變化,如上皮間質轉化(EMT)或轉分化、靶向依賴性的喪失(如雄激素受體(AR)信號傳導)和轉錄啟動的藥物耐受持久細胞。

        免疫治療

        當患者接受免疫治療時,治療時間表可能因藥物、治療方案或臨床試驗設計而異。獲得性耐藥性是通過腫瘤內在和腫瘤外在機制出現的。腫瘤的內在因素包括遺傳改變,如β2-微球蛋白(β2m)的突變,以及表觀遺傳變化,如干擾素(IFN)信號通路的缺陷。腫瘤外源性耐藥性涉及腫瘤免疫微環境(TIME)成分的變化,包括髓系衍生抑制細胞(MDSC)的擴增和免疫衰竭,這些因素共同損害了有效的抗腫瘤免疫反應。

        氣泡圖AI 生成的內容可能不正確。

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        三、克服獲得性耐藥的策略

        克服癌癥治療中獲得性耐藥性的策略聚焦于預測性干預和動態管理,核心策略如下:

        下一代建模策略

        能夠誘導或影響耐藥性發展的一系列因素需要能夠捕捉到這種增加的復雜性的模型。患者樣本越來越多地用于幫助減輕哺乳動物細胞系或非人類模型的許多缺點,揭示了各種惡性腫瘤的新藥物敏感性和耐藥機制。患者來源的類器官(PDO)在分子特征和治療敏感性方面一直對臨床腫瘤表現出高保真度,現在越來越多地用于藥物開發和精準醫學研究。

        PDO非常適合研究罕見腫瘤人群的腫瘤異質性和耐藥性,特別是在與單一類器官成像技術結合使用時。PDO還可用于生成獲得性治療耐藥性模型,通常是通過延長和重復治療,或通過連續采樣研究臨床發生的耐藥性。例如,通過長期(32周)暴露于藥物,從一名患有治療性胰腺癌癥的患者中建立了曲美替尼耐藥性PDO。PDO能夠通過編碼β-catenin蛋白的CTNNB1基因的罕見突變或更常見的轉錄改變來確定對WNT-β-catenmin途徑激活的獲得性抗性。

        患者來源的異種移植物(PDX)是將接受手術切除或活檢的患者的腫瘤組織植入免疫功能低下或人源化小鼠的模型。通過將PDX的分子特征與原始標本進行比較,可以確定腫瘤的起源。然而PDX通常在免疫反應有限的免疫功能低下的小鼠中建立,這阻礙了使用此類模型來測試免疫療法的療效和耐藥性。最近的技術進步促進了人源化小鼠模型的開發,如表達人CTLA4和Fcγ受體的小鼠模型表明,FcγRIIB在大部分腫瘤浸潤免疫細胞上的表達限制了TME中調節性T細胞靶向抗體的活性。

        空間和時間分辨技術

        傳統和新興的高通量單細胞組學技術和生物計算工具可以以單細胞分辨率表征腫瘤的異質性,從而可以分析具有獲得性耐藥性的癌細胞的基因組、轉錄組、表觀基因組、蛋白質組和代謝。新興的空間分辨單細胞多組學技術為檢測TME內稀有細胞群的抗性機制提供了強大的工具。通過將多層分子數據(如基因表達和蛋白質標記)整合到其原生空間環境中,這些方法可以揭示特定的細胞狀態和局部微環境線索如何導致獲得性治療耐藥性。

        基因組高通量篩查

        RNA干擾和各種CRISPR系統能夠確定功能喪失事件,而開放閱讀框或CRISPR介導的轉錄激活(CRISPRa)方法能夠識別功能獲得事件,它們在獲得性耐藥性中的應用具有相當大的潛力。如已建立的細胞系中使用CRISPR堿基編輯突變,在編碼藥物靶標的11個癌癥基因中系統地產生了32000多個變體,并在細胞系最初敏感的10種靶向療法的存在下篩選了這些變體。與scRNA-seq結合,這使他們能夠確定四類對藥物敏感性和獲得性耐藥性有不同影響的變體。

        譜系追蹤方法

        譜系可塑性是指細胞狀態從一種細胞類型到另一種的改變,可以通過組織學、形態學和譜系特異性標記的表達來檢測。如果有足夠的可塑性,癌癥細胞可以重新編程為各種譜系狀態,其中一些不再依賴于治療靶點,從而使其具有耐藥性。

        單細胞和空間轉錄譜分析技術的出現大大增強了癌癥譜系可塑性的檢測和研究。這些方法可以追蹤細胞克隆在不同細胞狀態下的進化過程。盡管譜系追蹤目前主要局限于實驗模型,但可以從癌癥患者樣本中的乘客突變、拷貝數改變或線粒體DNA突變中回顧性地推斷譜系關系。從而前瞻性地研究癌癥克隆和亞克隆群體或譜系如何隨著時間的推移進化,以及克隆組分如何在獲得治療耐藥性后變化。

        時間分辨生物標志物

        將原發性腫瘤的全面分子和表型分析與通過液體或固體活檢的縱向取樣相結合,以及使用患者衍生模型生成的藥物反應景觀,可以支持識別隨時間演變的耐藥機制,從而開發預測性生物標志物來指導治療選擇。

        除了基于測序的方法外,其他檢測方法的臨床開發為縱向評估腫瘤生物學提供了重要機會。例如,美國食品藥品監督管理局批準的胸苷激酶活性(TKa)檢測是一種替代檢測,用于監測激素受體陽性絕經后轉移性乳腺癌患者的腫瘤增殖和疾病進展。這些生物標志物可以早期預測獲得性耐藥性,并為差異化治療策略提供更多機會。此外,人工智能和機器學習方法可以進一步促進通過活組織檢查和使用患者衍生模型進行藥物反應調查將綜合分析與縱向抽樣相結合。總之,這些分子、功能和成像方法的組合有望提供具有時間、空間和生物深度的可操作生物標志物,以追蹤實體腫瘤和一些血液學癌癥的獲得性耐藥性。

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        結語

        獲得性耐藥是腫瘤細胞、微環境與治療壓力動態博弈的結果。隨著單細胞技術、時空組學與人工智能的融合,我們正從“被動應對耐藥”轉向“主動預防耐藥”。通過合理設計、數據驅動、適應性的治療策略,將實現更多的治愈,或將癌癥轉變為可控制的慢性病。

        參考資料:

        1.The landscape for radioligand therapies in oncology. Nat Rev Drug Discov.2025 Jun 3.

               原文標題 : 癌癥治療中的耐藥困局:從機制解析到破局之道

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